• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.177-179
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• 1998

본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.

• 경영정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.245-253
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• 2000

The paper presents methodology and techniques for design and implementation of the SENKOV System based on the validation of set membership and dictionaries. And it performs verb concept classification available for establishing the selectional restriction relationships among adverbs and verbs. The paper is important in that it has made the first attempt at classifying Korean verb concepts for the semantic analysis. We select about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. According to results of the experiments, SENKOV has 44 top nodes and depth of average 2.35, and that it can be utilized to classify Korean verb concept for the selectional restrictions among adverbs and verbs.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권2호
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• pp.71-80
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• 2002

Automatic language translation has greatly advanced due to the increased user needs and Information retrieval in WWW. This paper utilizes the integrated knowledge bases of noun and verb networks for automatic translation of ambiguous words in the Korean sentences, through the selectional restriction relation in the sentences. And this paper presents the method to verify validity of Korean noun semantic networks that are used for the construction of the selectional restriction relation by applying the networks to the syntactic and semantic properties Integration of Korean Noun Networks into the SENKOV system will provide the accurate and efficient knowledge bases for the semantic analysis of Korean NLP.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.92-96
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• 2009

인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.

• 영어영문학
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• 제55권6호
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• pp.1245-1261
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• 2009

The purpose of this paper is to show the internal structure of the socalled sentential subject constructions in English. The constructions that we examine in this paper are such as It seems that John failed in the syntax exam vs. *That John failed in the syntax exam seems and It really stinks that the Giants lost the World Series vs. That the Giants lost the World Series really stinks. As seen above, the English verb seem does not tolerate the sentential subject. This is in sharp contrast to other English verbs such as suck, blow, bite, and stink, which do allow the sentential subject. There are several issues regarding these constructions. First, where is the sentential subject located? Second, is the sentential subject assigned structural Case? Third, is the sentential subject extraposed or does it remain in its base-generated complement position? Fourth, is the sentential subject a base-generated topic in the specifier position of CP, as Arlenga (2005) claims? In this paper, we argue that sentential subjects are base-generated in the specifier of the verbal phrase in case of stink-type verbs, while they are licensed as a complement to verbs like seem. We also argue that a sentential subject can be raised in the seem-type verbal constructions, if it were part of the complement small clause.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권3호
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• pp.364-372
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• 2000

하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상ㆍ하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.219-230
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• 2014

의존관계 분석은 문장의 어절 간에 의존소-지배소를 결정하는 작업이다. 용언은 문형 및 하위범주화 정보의 선택제약에 의해 다른 어절과의 의존관계를 형성한다. 본 논문은 형태소 분석 단계에서 동형이의어 분별된 용언의 문형을 이용하여 용언의 의존관계를 분석하는 방법을 제안한다. 특히, 형태소분석 단계에서 품사 및 동형이의어 태깅을 위해 사용하는 단계별 전이모델의 학습사전을 재활용하여 {명사+격조사, 용언} 간의 의존관계를 확정하는 방안을 제안하고 그의 정확률 및 영향을 분석한다. 동형이의어가 부착되고 의존관계로 변경된 21개의 세종구문분석말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 동형이의어 분별된 의존관계 분석 정확률이 80.38%로, 동형이의어가 분별되지 않은 의존관계분석에 비해 0.42%의 정확률 향상이 있었으며, 유의수준 1%의 검정통계량 Z는 ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$으로 동형이의어 분별이 의존관계 분석에 영향이 있음을 보였다. 또한, 단계별 전이모델이 의존관계 분석 정확률에 약 7.14% 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract